Se la enigo estas la listo de numpy tabeloj stokantaj varmmapon kiu estas la eligo de ViTPose kaj la formo de ĉiu numpy dosiero estas [1, 17, 64, 48] responda al 17 ŝlosilaj punktoj en la korpo, kiu algoritmo povas esti uzata?
En la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, kiam oni laboras kun datumoj kaj datumaroj, estas grave elekti la taŭgan algoritmon por prilabori kaj analizi la donitan enigaĵon. En ĉi tiu kazo, la enigo konsistas el listo de numpy tabeloj, ĉiu stokante varmmapon kiu reprezentas la produktaĵon.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, datumoj, Datasets
Kial necesas ekvilibrigi malekvilibran datumaron dum trejnado de neŭrala reto en profunda lernado?
Ekvilibro de malekvilibra datumaro estas necesa dum trejnado de neŭrala reto en profunda lernado por certigi justan kaj precizan modelefikecon. En multaj realmondaj scenaroj, datumaroj tendencas havi malekvilibrojn, kie la distribuado de klasoj ne estas unuforma. Ĉi tiu malekvilibro povas konduki al partiaj kaj neefikaj modeloj, kiuj rezultas malbone sur minoritataj klasoj. Sekve, ĝi
Kial miksi la datumojn gravas kiam vi laboras kun la MNIST-datumaro en profunda lernado?
Miksi la datumojn estas esenca paŝo kiam oni laboras kun la MNIST-datumaro en profunda lernado. La MNIST-datumserio estas vaste uzata komparnorma datumaro en la kampo de komputila vizio kaj maŝinlernado. Ĝi konsistas el granda kolekto de manskribitaj ciferbildoj, kun ekvivalentaj etikedoj indikante la ciferon reprezentitan en ĉiu bildo. La
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, datumoj, Datasets, Ekzamena revizio
Kiel la enkonstruitaj datumaroj de TorchVision povas esti utilaj por komencantoj en profunda lernado?
La enkonstruitaj datumaroj de TorchVision ofertas multajn avantaĝojn por komencantoj en la kampo de profunda lernado. Ĉi tiuj datumaroj, kiuj estas facile haveblaj en PyTorch, funkcias kiel valoraj rimedoj por trejnado kaj taksado de profundaj lernaj modeloj. Provizante diversan gamon da real-mondaj datumoj, la enkonstruitaj datumaroj de TorchVision ebligas al komencantoj akiri praktikan sperton pri laboro kun
Kio estas la celo apartigi datumojn en trejnadon kaj testadon de datumaroj en profunda lernado?
La celo de apartigado de datenoj en trejnadon kaj testado de datumaroj en profunda lernado devas taksi la efikecon kaj ĝeneraligan kapablon de edukita modelo. Tiu praktiko estas esenca por taksi kiom bone la modelo povas antaŭdiri sur neviditaj datenoj kaj eviti troagordon, kiu okazas kiam modelo iĝas tro specialigita por
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, datumoj, Datasets, Ekzamena revizio
Kial datumpreparo kaj manipulado estas konsiderataj kiel signifa parto de la modela evoluprocezo en profunda lernado?
Datenpreparo kaj manipulado estas konsideritaj kiel signifa parto de la modelevoluoprocezo en profunda lernado pro pluraj decidaj kialoj. Profunda lernado-modeloj estas datum-movitaj, signifante ke ilia efikeco peze dependas de la kvalito kaj taŭgeco de la datenoj uzitaj por trejnado. Por atingi precizajn kaj fidindajn rezultojn, ĝi